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[期刊] 统计与决策
[作者]
李文超 关荣迪 贺丹
随着中国环境压力的增加,政府提出了供给侧改革,去产能是改革的主要内容,但是由于产业特征的实时演变,需要对政策进行完善。文章运用模糊C均值算法和支持向量机算法分析现阶段需要进行去产能的产业,结果发现在现行去产能政策中大部分行业是需要去产能的,但煤炭开采和洗选业以及铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业已不适合继续去产能,同时将化学原料和化学制品制造业加入去产能行列中。
[期刊] 中国工业经济
[作者]
陈露 刘修岩 叶信岳 胡汉辉
城市群是未来中国产业发展的主要空间载体与重要地理单元。本文在机器学习Wasserstein距离算法思想的基础上,运用矩阵扩张Sinkhorn算法和熵正则化约束法改进Wasserstein距离算法及其求解方式,通过假设检验与蒙特卡洛模拟构建产业共聚指数,测算中国城市群的产业共聚水平。测度结果发现,中国城市群同二位数行业内产业间的共聚水平大于跨二位数行业产业间共聚水平;经济相对落后的城市群表现出明显的产业共聚特征,同时技术密集型产业在上述城市群内部偏向共聚;2007—2013年间中国城市群产业空间共聚水平总体呈下降态势,不同城市群的演化模式存在差异。本文还利用产业共聚指数的方向性,分析了不同城市群产业空间核心产业的差异,绘制出城市群产业空间结构。对产业共聚影响因素的实证研究发现,投入产出关联、技术关联与规模差距对产业间共聚的影响显著为正,行业内部竞争水平从共聚和被共聚两个方向抑制产业间共聚趋势;城市群层面诸如政府规模等区域特征均与产业间共聚水平负相关。据此,本文提出了实施城市群产业空间治理的相应政策建议。
[期刊] 中央财经大学学报
[作者]
陈宇龙 孙广宇
本文整理了2006—2021年证监会行政处罚涉及的股票市场操纵案例，并通过Wilcoxon秩和检验来筛选构造解释变量，之后综合运用各种过采样算法和机器学习模型对其进行实证分析。研究发现：第一，经过过采样算法扩充样本的模型预测精度明显大于样本不平衡的模型；第二，综合比较各种过采样算法，Borderline-SMOTE过采样算法的预测精度大于SMOTE和ADASYN过采样算法；第三，综合比较各类机器学习分类模型，SVM模型的预测精度明显大于其他机器学习分类模型。本文结论对股票市场操纵的及早识别预测，促进资本市场良性发展具有一定的理论意义和实践价值。
[期刊] 南方经济
[作者]
王桂军
关于产业政策的有效性问题一直是社会各界关注的热点。近年来,学界开始从企业创新视角探讨产业政策的实施效果,但研究多集中在"激励型"产业政策的创新效应上,关于"抑制型"产业政策与企业创新的研究尚属空白。文章以中国政府于2013年颁布的《关于化解产能严重过剩矛盾的指导意见》为切入点,基于2011-2016年中国A股上市公司数据并利用双重差分法研究了这项以防止产能过剩行业盲目生产扩张为目的的"抑制型"产业政策对企业创新的影响。研究显示,相较于不受政策影响的控制组,去产能行业的企业创新水平在《指导意见》实施之后得到了显著提升。进一步地,文章从中介效应和调节效应双视角考察了《指导意见》促进企业创新的影响路径,结果发现:一方面,《指导意见》在提高去产能企业研发资金配置效率的基础上,进一步通过提高企业的创新效率显著地促进了企业的创新产出;另一方面,同期实施的"一带一路"倡议和去杠杆政策也均对《指导意见》促进企业创新产生了正向的调节效应,其中,"一带一路"倡议的调节效应尤为突出。本研究不仅辅证了产业政策的有效性,具有可观的理论价值,而且诠释了诸如去产能等"抑制型"产业政策的真正内涵:抑制扩张是手段,强化产业是目的。
[期刊] 经济纵横
[作者]
连莲 李孟刚 叶旭廷
经济新常态下，钢铁产业＂去产能＂任务艰巨，涉及经济、社会、区域发展、人员就业等多方面问题，如何合理平稳地实现钢铁产业＂去产能＂至关重要。新常态下钢铁企业不应简单地以产值、财税贡献为基础做＂加法＂，而应以经济增长极限、市场容量限制、资源与环境约束、产业结构调整政策、区域产业定位、物流设施等约束条件为极限做＂减法＂。有关部门应建立钢铁产业＂去产能＂的评价标准体系，确定＂去产能＂的规模与范围；还应建立环境预算制度，引导钢铁企业＂去产能＂；优化产品结构，实现钢企减量提质增效；结合企业的财务和就业负担，统筹协调＂去产能＂。
关键词：
钢铁产业 结构调整 负担约束 去产能
[期刊] 改革与战略
[作者]
孟旭彤
当前,我国既要"去产能",又要稳定经济增长,而投资仍然是拉动经济增长的重要推动力。"去产能"背景下的投资,既要保证经济稳定增长,又要兼顾化解产能过剩,因此需要培育投资新增长点。文章认为,节能环保投资、"一带一路"投资、公共服务设施建设投资和新型城镇化建设投资是"去产能"下投资的新增长点,但是目前仍需克服制约这些新增长点的短板因素。为此,文章为有效培育投资新增长点提出深入推进政府职能转变、推进政府行政管理体制改革、充分保障民营资本的市场运营等建议。
关键词：
“去产能” 投资 新增长点
[期刊] 改革与战略
[作者]
孟旭彤
当前,我国既要"去产能",又要稳定经济增长,而投资仍然是拉动经济增长的重要推动力。"去产能"背景下的投资,既要保证经济稳定增长,又要兼顾化解产能过剩,因此需要培育投资新增长点。文章认为,节能环保投资、"一带一路"投资、公共服务设施建设投资和新型城镇化建设投资是"去产能"下投资的新增长点,但是目前仍需克服制约这些新增长点的短板因素。为此,文章为有效培育投资新增长点提出深入推进政府职能转变、推进政府行政管理体制改革、充分保障民营资本的市场运营等建议。
关键词：
“去产能” 投资 新增长点
[期刊] 改革与战略
[作者]
孟旭彤
当前,我国既要"去产能",又要稳定经济增长,而投资仍然是拉动经济增长的重要推动力。"去产能"背景下的投资,既要保证经济稳定增长,又要兼顾化解产能过剩,因此需要培育投资新增长点。文章认为,节能环保投资、"一带一路"投资、公共服务设施建设投资和新型城镇化建设投资是"去产能"下投资的新增长点,但是目前仍需克服制约这些新增长点的短板因素。为此,文章为有效培育投资新增长点提出深入推进政府职能转变、推进政府行政管理体制改革、充分保障民营资本的市场运营等建议。
关键词：
“去产能” 投资 新增长点
[期刊] 中国注册会计师
[作者]
曾庆超 许诺
上市公司年报披露的会计信息是利益相关者决策的重要依据,错报及之后的财务重述降低了会计信息质量,增加了注册会计师的审计风险。随着盈余管理手段愈发隐蔽,单纯依赖传统的风险评估方法可能难以有效识别错报风险。机器学习具有独特的学习模式和甄别方法,能对错报做出有效识别,有助于降低审计风险。实证结果表明,与logistic回归相比,多层感知机神经网络等五类机器学习方法对上市公司调减盈余的年报财务重述的预测准确率、F1分值和第Ⅰ类错误率等方面都表现更优;研究还发现,营运能力等四类特征在预测过程中起到重要作用。
[期刊] 旅游学刊
[作者]
廖杨月 余传鹏 林春培
运用机器学习方法识别旅游产业发展的复杂前因和组态路径，以此赋能我国区域协调发展和共同富裕目标实现。文章基于生产函数理论，以我国298个地级及以上城市为研究对象，采用K均值聚类算法将样本城市划分为发展受阻型、稳中求进型和全面辐射型3种群组类型，运用分类与回归树算法挖掘不同类型城市资源、技术和制度层面多维特征变量与旅游产业发展之间的复杂关系结构。研究发现：1）旅游产业发展的驱动要素具有耦合协调效应，体现为不同类型城市多维特征变量的横向耦合一致性和纵向等级分层性；2）高度相似城市因要素差异化配置获得不同旅游产业发展水平，表明每类城市都有适宜自身发展的组态条件，为推动区域协调发展提供现实基础；3）不同类型城市旅游产业高水平发展的驱动要素具有组合差异性，整体呈现殊途同归的作用效果，发展受阻型城市由“科技筑基-区域开放-文化吸引”驱动，稳中求进型城市由“经济引领-科技创新-数字赋能”驱动，全面辐射型城市由“文化吸引-交通增质”驱动。研究结论为我国城市旅游产业如何依据自身要素禀赋条件获得高水平发展提供了新思路和新参考依据。
[期刊] 财会通讯
[作者]
贾莹丹 彭红贞 刘琦
审计风险的准确识别有助于提高会计师事务所执业质量、规范上市公司行为，对于促进资本市场健康运行至关重要。因此，本文提出了一种机器学习框架，主要由因变量增强、自变量筛选和LightGBM模型训练三部分组成，以准确识别上市公司的审计风险水平。通过利用沪深两市A股上市公司2005—2019年的28918个样本进行实证分析，结果表明本文所提出的机器学习框架在高审计风险样本中的识别准确性达到94%，显著优于传统的审计风险识别方法，并且发现真实盈余管理、市场化程度、会计稳健性、预付账款和其他应收款占总资产的比重、每股经营活动现金流量等变量对于准确识别审计风险起到重要作用。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
孙存一 龚六堂
利率市场化有利于完善金融市场,但也使金融借贷面临更大的不确定性,利率定价过高或过低都会带来负面影响,从而给银行带来金融风险。大数据带来了新的思维方式,基于实际所采集到的商业银行数据,采用机器学习组合算法模型,构建既代表最新技术水平、又可实际落地的利率定价模型。研究表明,大数据可以最大限度地把握利率定价规律,对相当时期的利率变动能够精准地预测,符合新时期利率定价需求。
关键词：
利率市场化 利率定价 大数据 机器学习
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
彭舒悦 刘勤明 李佳翔
针对伤员遭受突发灾害又无法获得及时救援这一情形，以医院向救援中心输送物资的距离和时间为研究重点，提出一种低碳视角下的应急医疗救援中心选址模型。首先，以上海市为例，基于机器学习的K-means聚类，将上海市划分成四个子区域，使用直线相连法确定各子区域的初始备选点。其次，使用熵权法，从各子区域的初始备选点中筛选出几个最终备选点。最后，通过考虑运输成本、碳排放成本和晚到惩罚成本，计算各子区域内所有医院到救援中心的总成本，将总成本最小的点确定为各子区域的最优选址点，确保每个医院都能向就近的救援中心提供医疗资源。通过对选址结果进行可行性分析，模型得出的最优选址点可作为上海市后续医疗救援中心选址参考。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
孙存一 龚六堂
利率市场化有利于完善金融市场,但也使金融借贷面临更大的不确定性,利率定价过高或过低都会带来负面影响,从而给银行带来金融风险。大数据带来了新的思维方式,基于实际所采集到的商业银行数据,采用机器学习组合算法模型,构建既代表最新技术水平、又可实际落地的利率定价模型。研究表明,大数据可以最大限度地把握利率定价规律,对相当时期的利率变动能够精准地预测,符合新时期利率定价需求。
关键词：
利率市场化 利率定价 大数据 机器学习
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王建荣 张句 路文焕 魏建国 党建武
当机器人移动身体任何部位时,都会不可避免地产生自身噪声。这些自身噪声由身体关节或其他硬件设备如风扇等引起。由于自身噪声距离机器人麦克风较近,较目标声源更容易被获取。该文根据机器人自身噪声种类,提出了一种将谱减法、关节噪声模板减法、基于标注区域的倒谱均值减法以及多条件训练相结合的方法,从而估计和抑制自身噪声。一系列实验证明了所提出的方法可以有效地减少自身噪声影响,提高语音识别的鲁棒性。
关键词：
机器人 语音识别 语音增强
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